孙爱香

(山东理工大学 商学院，山东 淄博 255012)

T-S型FNN在公司财务危机预警中的应用

孙爱香

(山东理工大学 商学院，山东 淄博 255012)

建立一套预测精度高的预警系统，能在公司财务危机出现之前敲响警钟是一个亟待解决的问题.以往的基于统计学方法财务危机预警系统要求输入数据符合一定的统计假设，导致预警系统预测精度偏低，文中选择了另一种核心算法——T-S型FNN来构建公司的财务危机预警系统，将模糊系统和人工神经网络结合起来，使得它的学习能力和表达能力得到了很大提高.实验结果表明：与T-S模糊预警系统、单纯的BP人工神经网络预警系统、MDA(多元判别分析)统计学预警系统相比，T-S型FNN财务危机预警系统的预测精度有了很大提高.

财务危机；FNN；T-S；预警模型

公司面临的最严重问题之一就是财务危机，它不仅会阻碍公司自身的发展，严重时还会导致公司破产，进而影响到股民、债权人甚至整个社会的利益.随着我国信息化程度的深化和互联网经济的发展，公司经营的复杂程度越来越高，公司出现财务危机的情况会越来越严重.因此，建立一套预测精度高的预警系统，在公司财务危机出现之前敲响警钟，成为一个亟待解决的问题.预警系统的核心算法有许多种，用得最多的是统计学算法，代表性的有多元判别分析(MDA)、 Logistic回归分析等.但是这些统计学方法面临着严重挑战，因为它们要求变量分布符合某些统计假设，但是有些变量分布并……